🎯 情报来源：NVIDIA Blog
NVIDIA与Stability AI合作，通过量化和TensorRT优化技术显著提升了AI图像生成模型Stable Diffusion 3.5（SD3.5）的性能，并降低了其对显存（VRAM）的需求。经过FP8量化后，SD3.5 Large的VRAM消耗减少了40%，从18GB降至11GB，同时结合TensorRT优化，性能相比BF16 PyTorch实现提升了2.3倍。
核心要点：
- Stable Diffusion 3.5 Large通过FP8量化将VRAM需求从18GB降低至11GB，降幅达40%。
- TensorRT优化使SD3.5 Large性能提升2.3倍，SD3.5 Medium性能提升1.7倍。
- TensorRT for RTX SDK现已发布，体积缩小8倍，支持即时编译（JIT），简化了开发者部署流程。
- NVIDIA计划于7月推出SD3.5作为NIM微服务，便于开发者集成。
- TensorRT for RTX SDK已集成到Windows ML框架，并可在NVIDIA开发者页面下载。
📌 情报分析
技术价值：极高
通过FP8量化和TensorRT优化，不仅显著降低了模型的硬件门槛，还大幅提升了运行效率，为AI模型在消费级设备上的普及提供了技术支持。
商业价值：高
优化后的模型能够运行在更多中端显卡上，扩大了目标用户群体，同时NIM微服务的推出将进一步降低开发者使用门槛，推动AI工具的商业化落地。
趋势预测：
未来3-6个月内，随着TensorRT for RTX SDK的推广和NIM微服务的上线，预计将有更多开发者和企业采用Stable Diffusion 3.5进行创新应用开发，尤其是在创意设计和生产力工具领域。